Stream C1 — Water Loss 2026
Engenheira da Sanasa Campinas. Apresenta “Gerenciamento de eventos com IA para redução de perdas”, em conjunto com Ana Yara Pax, na Stream C1 — Smart Monitoring and Predictive Analytics.
Sobre a palestrante
Sabrina Rodrigues Coelho é engenheira da Sanasa Campinas, concessionária de saneamento do município de Campinas (SP, Brasil). No 10º IWA Water Loss 2026 apresentou na Stream C1, em conjunto com a co-autora Ana Yara Pax, o trabalho “Gerenciamento de eventos com IA para redução de perdas”. A apresentação atravessa três décadas de evolução do programa de perdas da Sanasa — de 37% para 16,6% — e a frente atual: usar inteligência artificial para detectar, classificar e priorizar eventos hidráulicos a partir de dados de monitoramento contínuo.
Atua na Sanasa Campinas, uma das utilities brasileiras com maior trajetória documentada em redução de perdas. Sua palestra contextualizou seis tópicos sobre a empresa — do programa estruturado de 1994 ao acordo de cooperação técnica que viabilizou a frente de IA.
SanasaCampinas/SPEngenhariaA apresentação foi conjunta com Ana Yara Pax, também da Sanasa. Ana Yara abriu ("Meu nome é Ana Yara Pax, sou do Brasil") e Sabrina assumiu para detalhar os seis tópicos. A divisão entre as duas apresentadoras enfatizou a continuidade institucional do trabalho — não é projeto isolado, é frente permanente da utility.
Co-authorInstitutional“É necessário estar com o monitoramento contínuo.”
Tese da palestra
A tese central de Sabrina: redução de perdas é jornada de décadas, não projeto com fim. Cada platô exige nova ferramenta. Para a Sanasa, 30 anos de programa estruturado levaram a um patamar onde a fronteira atual não é mais “medir melhor”: é transformar dado de monitoramento em ação operacional rápida, evento por evento — e a IA é a ferramenta que viabiliza isso.
A Sanasa criou seu programa estruturado de redução de perdas em 1994. Passou de aproximadamente 37% de perda total para níveis na casa de 16,6%, com cerca de 8% identificados como perda física e os demais como aparente. "Isso sempre nos leva a ter uma melhoria contínua" — perda nunca está "resolvida".
1994 inícioContínuo"Entendemos que é necessário estar com o monitoramento." O salto qualitativo da Sanasa veio quando deixaram de tratar perda como contagem mensal de balanço hídrico e passaram a tratar como série temporal monitorada. "E a partir disso nós iniciamos uma busca por soluções tecnológicas" — o gatilho para IA.
Continuous monitoringTime seriesA frente de IA da Sanasa não é genérica — é orientada a eventos: detectar quando algo muda, classificar o tipo (vazamento, manobra, falha em válvula), priorizar pela severidade. Mover-se de balanço hídrico mensal para gestão de eventos é o salto operacional que justifica a IA.
Event-drivenIA aplicada“Isso sempre nos leva a ter uma melhoria contínua.”
Dados apresentados
A apresentação ancorou a tese em uma série de marcos históricos da Sanasa — números que tornam o caso brasileiro um benchmark documentado para utilities da América Latina.
“Não houve contribuição financeira para a aquisição da plataforma.”
Abordagem técnica
A metodologia da Sanasa é um estudo de caso de continuidade institucional. Cada nova ferramenta não substitui a anterior — soma camada. Aqui as três frentes que compõem a abordagem hoje.
A fundação é medição contínua de pressão e vazão em tempo quase-real. Sem dado em série temporal, não há IA possível. A Sanasa investiu no parque de medição antes de buscar algoritmos — ordem importante. Utilities que pulam essa etapa contratam plataforma e descobrem que o dado de entrada não existe.
SensoriamentoTempo quase-realA camada atual é orientada a eventos: o algoritmo detecta variações nas séries temporais, classifica o tipo (vazamento, manobra programada, falha de válvula), atribui severidade e prioriza para ação do operador. Move o foco do balanço mensal para a intervenção diária.
Event detectionClassificaçãoPriorizaçãoA frente de IA viabilizou-se via acordo de cooperação técnica com universidades, não via aquisição comercial. É um modelo replicável para outras utilities públicas brasileiras: gargalo raramente é dado, é capacidade técnica para tratar o dado — cooperação cobre essa lacuna sem capex.
CooperationNo capexCasos / Aplicações
A Sanasa atende a região metropolitana de Campinas (SP) — uma das maiores do estado de São Paulo. A trajetória do programa é um caso de evolução em escala real, não piloto.
Três décadas, múltiplas fases: início com balanço hídrico estruturado (anos 90), passagem para macromedição sistemática e setorização, então monitoramento contínuo, agora IA aplicada a eventos. Cada salto trouxe nova queda em pontos percentuais — mas também exigiu nova ferramenta. Caso de continuidade institucional raro no setor brasileiro.
30 anosMulti-faseA frente atual nasceu de acordo de cooperação técnica — sem aquisição financeira direta. Universidades e centros de pesquisa entregaram plataforma e know-how; a Sanasa aportou dado e contexto operacional. É um modelo de PPP técnica que outras utilities públicas podem replicar — especialmente onde licitação de software trava implementação.
Acordo técnicoReplicávelPontos-chave
A Sanasa caiu de 37% para 16,6% em três décadas — e o programa segue ativo. Cada platô exige nova ferramenta. Quem trata redução de perdas como projeto com fim trava no primeiro plateau. A continuidade é o diferencial.
A frente de IA não é genérica — é orientada a eventos: detectar quando algo muda, classificar o tipo, priorizar pela severidade. Mover-se de balanço hídrico mensal para gestão de eventos é o salto operacional que justifica a IA.
"Não houve contribuição financeira para a aquisição da plataforma." A Sanasa demonstra que utilities públicas brasileiras podem acessar IA sem licitação pesada via acordos de cooperação técnica com universidades.
Sem dado de pressão e vazão em série temporal contínua, não há IA possível. A Sanasa investiu no parque de medição antes de buscar algoritmos. Utilities que pulam essa etapa contratam plataforma e descobrem que o dado de entrada não existe — ou existe ruim.
Apresentar em dupla, com Ana Yara Pax, sinaliza algo importante: o programa não depende de uma pessoa. Quando o trabalho é institucional, ele sobrevive a saídas, mudanças de cargo e turnover. É exatamente assim que utilities públicas mantêm progresso ao longo de décadas.
A trajetória da Sanasa de 37% para 16,6% é um dos casos mais citáveis no setor de saneamento brasileiro. Levar essa narrativa ao IWA — em conjunto com a frente de IA — posiciona a utility como referência para outras prestadoras, brasileiras e da América Latina.
O histórico mostra: balanço hídrico, setorização, monitoramento, IA. Cada salto demanda nova capacidade. Utilities que param em uma camada perdem o próximo platô — e perda de água contínua avançando enquanto a infraestrutura envelhece.
O acordo de cooperação técnica é um padrão sub-explorado no Brasil. Universidades têm capacidade técnica e bolsas; utilities têm dado real e problema concreto. A combinação entrega plataforma sem licitação — e ainda forma engenheiros para o setor.
Filosofia
Para Sabrina, redução de perdas não é produto, é prática institucional — não depende de uma pessoa, depende de processo. A apresentação em dupla com Ana Yara Pax foi prova: o programa atravessa gerações, sobrevive a turnovers, e cresce a cada ferramenta nova. A IA, hoje, é apenas a camada mais recente de uma estrutura que vem se construindo desde 1994.
Trinta anos de redução contínua não se sustentam por projetos pontuais. Sustentam-se por estrutura institucional — gente, processo, dado, governança. A Sanasa é caso raro no setor brasileiro: programa que não quebrou em transições de gestão, mantendo direção técnica estável.
ContinuidadeInstitucionalA IA não substitui o monitoramento contínuo, que não substituiu o balanço hídrico, que não substituiu a vistoria de campo. Cada camada se assenta sobre as anteriores. Pular fundamentais para correr atrás da fronteira tecnológica é a forma mais cara de descobrir que faltava base.
CamadasFundação“O controle de perdas só evolui com monitoramento.”
Water Loss 2026 — Resumo gerado por IA
Transcrição e tradução ao vivo por Nobox Live Translate
